University of Edinburgh（爱丁堡大学）

Do Agents Know What They Can't Do? Evaluating Feasibility Awareness in Tool-Using Agents

智能体知道它们不能做什么吗？评估使用工具的智能体的可行性意识

Liang Cheng, Mingsheng Cai, Jiuming Jiang, Luo Mai

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 提出FeasiGen自动构建不可行任务管道，通过屏蔽关键工具将可解任务转为不可解，评估发现多数模型缺乏可行性检测能力，错误继续率高达73.9%。

Comments 14 pages

Aligning Few-Step Generative Models by Amortizing Sample-based Variational Inference

通过摊销基于样本的变分推断来对齐少步生成模型

Jaewoo Lee, Hyeongyu Kang, Dohyun Kim, Kyuil Sim, Woocheol Shin, Minsu Kim, Taeyoung Yun, Jeongjae Lee, Sanghyeok Choi, Tabitha Edith Lee, Jong Chul Ye, Jinkyoo Park

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； MongooseAI ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克AI研究院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Omelet 纠错

AI总结 提出FAV框架，利用Stein变分梯度下降进行基于样本的变分推断，并通过固定点回归将粒子更新摊销到生成器参数中，实现对少步生成模型的对齐，在机器人操作和图像生成任务中优于现有方法。

Comments Under review

Can I Have Your Order? Monte-Carlo Tree Search for Slot Filling Ordering in Diffusion Language Models

能给我你的订单吗？扩散语言模型中插槽填充顺序的蒙特卡洛树搜索

Joshua Ong Jun Leang, Yu Zhao, Mihaela Cătălina Stoian, Wenda Li, Shay B. Cohen, Eleonora Giunchiglia

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 针对掩码扩散模型（MDM）中计划-填充解码对插槽填充顺序敏感的问题，提出McDiffuSE框架，利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）优化生成顺序，平均性能提升3.2%，在MBPP和MATH500上分别提升19.5%和4.9%。

Comments 8 pages, ICML2026

Flatness-Aware Stochastic Gradient Langevin Dynamics

平坦感知随机梯度Langevin动力学

Stefano Bruno, Youngsik Hwang, Jaehyeon An, Sotirios Sabanis, Dong-Young Lim

机构 * UNIST InnoCORE AI-Space Solar Initiative, Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST), Ulsan, 44919, Republic of Korea（UNIST InnoCORE AI-Space Solar Initiative，乌山国立科学与技术研究所（UNIST），乌山，44919，韩国） ； Artificial Intelligence Graduate School, Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST), Ulsan, 44919, Republic of Korea（人工智能研究生院，乌山国立科学与技术研究所（UNIST），乌山，44919，韩国） ； Department of Industrial Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST), Ulsan, 44919, Republic of Korea（工业工程系，乌山国立科学与技术研究所（UNIST），乌山，44919，韩国） ； School of Mathematics, University of Edinburgh, Edinburgh, United Kingdom（爱丁堡大学数学学院，爱丁堡，英国） ； Department of Mathematics, National Technical University of Athens, Athens, Greece（雅典国家技术大学数学系，雅典，希腊） ； Archimedes, Athena Research and Innovation Centre, Marousi, Greece（Archimedes，雅典研究与创新中心，Marousi，希腊） 纠错

AI总结 提出平坦感知随机梯度Langevin动力学（fSGLD），通过理论规定的噪声尺度与逆温度耦合，在保持计算效率的同时偏向平坦盆地，并提供非渐近理论分析和实验验证。

Comments Accepted by ICML 2026

Journal ref ICML 2026

Auditing medical multi-agent AI reveals risks of false consensus

审计医疗多智能体AI揭示虚假共识风险

Yinghao Zhu, Lei Gu, Zixiang Wang, Haoran Sang, Dehao Sui, Wen Tang, Lan Mi, Yasha Wang, Junyi Gao, Liang Yao, Tianfan Fu, Ewen Harrison, Lequan Yu, Liantao Ma

机构 * National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算机与数据科学学院） ； Department of Nephrology, Peking University Third Hospital（北京大学第三医院肾内科） ； Key Laboratory of Carcinogenesis and Translational Research (Ministry of Education), Department of Lymphoma, Peking University Cancer Hospital & Institute（教育部癌症发生与转化研究重点实验室、北京大学肿瘤医院淋巴瘤科） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Centre for Medical Informatics, The University of Edinburgh（爱丁堡大学医学信息学中心） ； Health Data Research UK（英国健康数据研究机构） ； Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University（南洋理工大学李科贤医学院） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, School of Computer Science, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室、计算机科学学院） 纠错

AI总结 本研究提出MedAgentAudit框架，通过专家验证的审计流程诊断医疗多智能体系统中的协作失败模式，发现虚假共识、权威偏差等系统性风险。

Comments Code and Data: https://github.com/MedX-PKU/MedAgentAudit

ROOM: A Physics-Based Continuum Robot Simulator for Photorealistic Medical Datasets Generation

ROOM: 基于物理的连续体机器人模拟器，用于生成逼真的医学数据集

Salvatore Esposito, Matías Mattamala, Daniel Rebain, Francis Xiatian Zhang, Kevin Dhaliwal, Mohsen Khadem, Subramanian Ramamoorthy

机构 * University of Edinburgh, UK（爱丁堡大学，英国） ； University of British Columbia, Canada（不列颠哥伦比亚大学，加拿大） 纠错

AI总结 提出ROOM模拟框架，利用患者CT扫描生成多模态支气管镜训练数据，验证其在姿态估计和深度估计任务中的有效性。

Journal ref International Conference on Robotics and Automation 2026